想提高计算速度？作为数据科学家你应该知道这些Python多线程、进程知识
发布时间：2019-09-19 12:32:25 所属栏目：建站 来源：skura
导读：每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在
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但是，如果你的程序在其他地方(例如在网络、IO 或用户交互中)有更严重的瓶颈，则此瓶颈将变得无关紧要。在这些情况下，线程是一种完全有效的并行化方法。但对于 CPU 受限的程序，线程最终会使程序变慢。让我们通过一些示例用例来探讨这个问题。 线程的使用案例 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
